Detección de anomalías en datos utilizando Python y la librería Scikit-learn

Bienvenidos al tutorial de detección de anomalías en datos utilizando la librería Scikit-learn de Python. Si bien es una tarea importante en análisis de datos, puede resultar algo complicado en un principio. Pero no te preocupes, con este tutorial aprenderás a detectar y manejar las anomalías en tus datos con facilidad.

¿Qué son las anomalías en datos?

Antes de entrar en detalle sobre cómo detectar las anomalías en los datos, es necesario comprender qué son y cuál es su impacto en tus resultados. Las anomalías, como su nombre lo indica, son puntos de datos que se desvían significativamente de la tendencia general. Estos puntos pueden ser resultantes de errores en la medición, transacciones fraudulentas, fallos en el sistema, entre otros factores.

¿Por qué es importante detectar las anomalías en los datos?

La presencia de anomalías en los datos puede generar resultados erróneos y afectar la calidad de las conclusiones a las que se llega. Por ende, es importante detectar estas anomalías para poder manejarlas de forma adecuada y minimizar su impacto en los resultados finales.

¿Cómo detectar las anomalías en los datos?

Existen diferentes métodos para detectar anomalías en los datos, sin embargo, en este tutorial nos centraremos en la detección de anomalías mediante la librería Scikit-learn de Python.

¿Qué es Scikit-learn de Python?

Scikit-learn es una librería de aprendizaje automático de Python que se utiliza para análisis de datos, minería de datos y clasificación. Esta librería proporciona diversas herramientas para el análisis de datos, como técnicas de regresión, agrupamiento, selección de características y detección de anomalías.

¿Qué algoritmos se utilizan en Scikit-learn para detectar anomalías en datos?

Scikit-learn proporciona varios algoritmos para la detección de anomalías en datos:

• Local Outlier Factor (LOF)
• Isolation Forest
• One-class SVM
• Detección de anomalías basada en distancias

Detección de anomalías en Python con Scikit-learn

Para detectar anomalías en datos utilizando Scikit-learn, lo primero que se debe hacer es importar la librería en el editor de Python, junto con las librerías de visualización que se deseen usar. Luego, se deben cargar los datos y se debe preparar el modelo.

Carga de datos

Para cargar los datos, primero se debe importar la librería pandas. Luego, se puede cargar el conjunto de datos utilizando la función «read_csv» de pandas.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

Preparación del modelo

Una vez que los datos estén cargados, se debe preparar el modelo. Para ello, se debe importar la clase correspondiente al algoritmo que se desea utilizar para detectar las anomalías.

Local Outlier Factor (LOF)

Para utilizar el algoritmo LOF, se debe utilizar la clase «LocalOutlierFactor» de Scikit-learn.

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20, contamination=0.1)

Isolation Forest

Para utilizar el algoritmo de Isolation Forest, se debe utilizar la clase «IsolationForest» de Scikit-learn.

from sklearn.ensemble import IsolationForest

isof = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.1)

One-class SVM

Para utilizar el algoritmo de One-class SVM, se debe utilizar la clase «OneClassSVM» de Scikit-learn.

from sklearn.svm import OneClassSVM

ocsvm = OneClassSVM(kernel='rbf', degree=3, gamma='scale')

Detección de anomalías basada en distancias

Para utilizar la detección de anomalías basada en distancias, se debe utilizar la clase «NearestNeighbors» de Scikit-learn

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=20, algorithm='auto').fit(data)
distances, indices = nbrs.kneighbors(data)

Entrenamiento y predicción

Una vez que se haya preparado el modelo, se debe entrenar el modelo y predecir las anomalías.

Local Outlier Factor (LOF)

y_pred = lof.fit_predict(data)

Isolation Forest

isof.fit(data)
y_pred = isof.predict(data)

One-class SVM

ocsvm.fit(data)
y_pred = ocsvm.predict(data)

Detección de anomalías basada en distancias

distances = np.sort(distances, axis=0)
distances = distances[:,1]
plt.plot(distances)

Ahora que ya conoces los fundamentos de la detección de anomalías en datos utilizando Scikit-learn de Python, puedes empezar a aplicar estos conocimientos en tus propios análisis de datos y mejorar la calidad de tus resultados.